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摘要
为解决跌倒动作的检测和空间定位问题，本文以YOLOv3目标检测算法为基础，提出了一种全新的用于人跌倒动作识别的检测架构。本算法将视频拆分成一系列的图片序列，并在图片序列中指定关键帧。通过3D卷积神经网络提取视频序列中的时间维度特征，2D卷积神经网络提取关键帧中的空间维度特征，经通道融合机制在不同尺度的预测特征层进行通道融合，融合后的特征经过特征金字塔Transformer进行深层次特征提取和融合。该算法实现了端到端的训练。通过在自己制作的跌倒动作数据集上进行训练和测试，证明了多特征融合和Transformer结构在人体跌倒动作检测中的有效性。
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